如今，Python已經成為一種再主流不過的編程語言了。它天生麗質，易於讀寫，非常實用，從而贏得廣泛的群眾基礎，被譽為“宇宙最好的編程語言”，被無數程序員熱烈追捧。隨著時代的發展越來越快，市場需求越來越大，Python的應用也越來越廣泛，不論你是剛開始學習Python的小白還是已經接觸了Python，我都希望這篇文章能對你們有所幫助。
Python的魅力之處
根據PYPL 發佈的7月編程語言指數榜，Python 在今年5月以 22.8％ 的份額，首次超越 Java 拿下榜首位置後。
時隔2個月月份，7月Python保持持續上漲趨勢，本月再次上漲5.5%，以23.59%的份額甩開 Java ，排名第一，正逐漸與 Java 拉開差距。
PS：趨勢是與去年7月對比
在 ranked.com 的排名中，Python 是 2017-2018 年最受歡迎人工智能編程語言（第二是 C++，R 並未上榜）。
根據 Stack Overflow 流量統計，2017 年 6 月，Python 第一次成為高收入國家 Stack Overflow 訪問量最大的標籤，照此發展，到了 2019 年，Python 肯定會成為最受歡迎的標籤。
在 GitHub 年度報告中，Python 超越 Java 成第二受歡迎語言。所有這些“刷榜”，都離不開最近人工智能尤其是機器學習的火熱。Python 被譽為最好人工智能的語言，因為：
在數據科學和 AI 中佔據主導地位；
擁有優質的文檔和豐富的庫，對於科學用途的廣泛編程任務都很有用；
設計非常好，快速，堅固，可移植，可擴展；
開源，而且擁有一個健康、活躍、支持度高的社區。
Python是一門新手友好、功能強大、高效靈活的編程語言，學會之後無論是想進入數據分析、人工智能、網站開發這些領域，還是希望掌握第一門編程語言，都可以用Python來開啟未來無限可能！
值得知道的Python程序庫
Scikit-learn
你剛開始學機器學習嗎？如果你需要一個涵蓋了特徵工程，模型訓練和模型測試所有功能的程序庫，scikit-learn是你的最佳選擇！這個優秀的免費軟件提供了機器學習和數據挖掘所需要的所有工具。它是目前Python機器學習的標準庫。要使用任何成熟的機器學習算法都推薦使用這個庫。
這個程序庫支持分類和迴歸，實現了基本所有的經典算法（支持向量機，隨機森林，樸素貝葉斯等等）。程序庫的設計讓遷移算法十分容易，使用不同的算法做實驗非常輕鬆。這些經典算法可用性很強，能用於大量不同的情況。
但這並不是Scikit-learn的全部功能，它同樣可以用來做降維，聚類等等任何你所能想到的。由於它構建在Numpy和Scipy之上（所有的數值計算都是由C語言來完成的），它的運行速度也超快。
這些例子可以告訴你這個庫的功能，如果你想學習如何使用它，可以閱讀教程。
NLTK
NLTK不算是一個機器學習的程序庫，但它是做自然語言處理（NLP）必須的一個庫。除了用於文字處理的功能，例如聚類，分詞，詞幹提取，標記，解析等，它還包含了大量的數據集和其他關於詞法的資源（可用於模型訓練）。
把所有這些打包在一起的好處就不用再多說了。如果你對NLP感興趣，可以看看這些教程!
Theano
Theano被廣泛應用於工業界和學術界，它是所有深度學習架構的鼻祖。Theano是用Python，結合Numpy實現的。你可以用它來構建用多維數組實現神經網絡。Theano會處理所有數學計算，你不需要知道底層的數學公式實現。
早在支持使用GPU進行計算不像今天這樣普及的時候，Theano就已經提供了對GPU計算的支持。這個程序庫目前已經非常成熟，能夠支持很多不同類型的操作。這使得Theano可以在和其他庫比較的時候勝出。
目前關於Theano最大的問題是API不是很好用，對於新手來說上手困難。不過市面上已經有了解決這個問題的封裝包，比如Keras, Blocks 和 Lasagne，都可以簡化Theano的使用。
TensorFlow
谷歌大腦團隊為了內部使用創造了TensorFlow，2015年將其開源化。設計初衷是取代他們已有的封閉機器學習框架DistBelief，據說該構架太過於依賴Google的整體構架，也不夠靈活，在分享代碼的時候非常不方便。
於是就有了TensorFlow。谷歌從以前的錯誤中吸取了教訓。許多人認為TensorFlow是Theano的改進版，它提供了更靈活和好用的API。可以用於科研和工業界，同時支持使用大量的GPU進行模型訓練。TensorFlow支持的操作沒有Theano多，但是它的計算可視化比Theano好。
TensorFlow目前非常流行。如果今天這篇文章裡面提到的名字你只聽說了一個，那很有可能是這個。每天都有新的提到TensorFlow的博文或學術文章發表。這個流行度提供了大量的用戶和教程，新人很容易上手。
Keras
Keras是一個提供更高層神經網絡API的庫，它可以基於Theano或者TensorFlow。它擁有這兩個庫強大的功能卻又同時大大地簡化了使用難度。它將用戶的體驗放在首要地位，提供簡單的API和很有用的錯誤信息。
同時Keras的設計基於模塊，這就使得你能自由組合不同的模型（神經層，成本函數等等），而且模型的可擴展性很好，因為你只需要簡單的將新模塊跟已有的連起來即可。
有人覺得Keras太好用了，簡直就是在作弊。如果你開始用深度學習，可以看看例子 和 文檔，對於你可以用它做什麼有個數。如果你要學習使用它，可以從 這個教程開始。
兩個類似的庫有Lasagne 和 Blocks, 但它們只支持Theano。如果你試過了Keras但是你不喜歡它你可以試試這些其他的庫，也許它們更適合你。
PyTorch
還有一個有名的深度學習架構是Torch，它是用Lua實現的。Facebook用Python實現了Torch，叫做PyTorch，並將它開源了。用這個庫你可以使用Torch使用的低層的庫，但是你可以使用Python而不是Lua。
PyTorch對查錯的支持很好，這是因為Theano和TensorFlow使用符號計算而PyTorch則不是。使用符號計算就表明在一行代碼被解釋的時候，一個操作（x+y）並不會被執行，在那之前，它必須先被編譯（解釋成CUDA或者C語言）。這就讓用Theano和TensorFlow的時候很難查錯，因為很難把報錯跟當前的代碼聯繫起來。這樣做有它的好處，不過查錯簡單不在其中。
如果你想開始學PyTorch，官方文檔適合初學者也會包含有難度的內容。
好啦！關於Python的簡介就到這裡啦！接下來就是送福利時間咯！現在就給大家分享我的Python學習整理資料，記住，不要害怕困難，學習使我快樂！
還有很多我就不一一截圖了，需要這些資料的關注轉發。私信找我就可以獲取到，當然也歡迎和我交流。大家一起學習共同成長。
轉發評論+私信“學習”即可領取python視頻教程
轉發評論+私信“學習”即可領取python視頻教程
閱讀更多 小小可愛編 的文章
